Veri Bilimi ve İstatistiksel Analiz için Matematik

Veri bilimi sağlam bir matematiksel temele büyük ölçüde dayanır, ancak birçok öğrenci soyut formüller ile pratik veri analizi arasındaki boşluğu doldurmakta zorlanır. Bu metin tabanlı kurs, verileri güvenle analiz etmek, tahmine dayalı modeller oluşturmak ve makine öğrenimi algoritmalarını anlamak için gereken temel matematiksel prensipleri açıklığa kavuşturur. Açık, yapılandırılmış yazılı açıklamalar ve adım adım matematiksel analizler aracılığıyla temel sayma kavramlarından karmaşık olasılık modellerine geçiş yapacaksınız. Neler öğreneceksiniz: Veri analizi için temel sayma prensiplerini, permütasyonları ve kombinasyonları anlayın; Bağımsız olaylar, birleşik olasılık ve Bayes teoremi dahil olmak üzere olasılık teorisini uygulayın; Veri bağlamlarında tek boyutlu ve iki boyutlu rastgele değişkenleri analiz edin; Bernoulli, Binom, Poisson ve Geometrik gibi ayrık olasılık dağılımlarını değerlendirin; Temel vektör işlemleri ve matris dönüşümleri dahil olmak üzere modern veri bilimi matematik kavramlarını öğrenin. Kurs, sizi pratik veri odaklı senaryolarla olasılık teorisi ve ayrık dağılımlar konusunda yönlendirmeden önce temel terminoloji ve çekirdek matematiksel tanımlarla başlar. Özellikle yeni başlayanlar için tasarlanan bu kurs, ileri düzey matematiksel bilgi gerektirmez ve en temelden başlar. Veri bilimi için matematiksel temelinizi bugün oluşturmaya başlayın.